博客将展示两大挑战,数据复杂性2显示投资回报能力博客也将讨论各种选项和思想, 帮助加速AI/ML推广
betway必威怎么提款可用数据爆炸和AI/ML解决方案降价为公司解决企业挑战并实现新洞见创造了新契机但这些新契机允许公司抓住竞争优势和在市场中自我识别,但也带来了一些挑战。第一项挑战是准备所需数据以及集成复杂性
生命科学公司现在可以访问更多种类的数据启动成功的AI/ML程序各种隐私保护数据的例子包括省保险数据、病人支持程序记录、人口学、态度或行为数据、医院记录、索赔数据、销售营销活动、监控、社交媒体和客户专用数据这些新数据源大有希望,但它们在先进解析使用前提出整合、整理和准备挑战
过去几年来,与这些新数据源合作的生命科学公司能够证明AI/ML倡议在下列领域的可行性:
使用案例和即时使用AI驱动工具扩散加大了公司接受AI并获取尽可能多的可用数据的压力创新步调和施压促使许多组织提出基本问题从哪里开始.
考虑聚焦高优先用户需求以显示ROI判断公司是否应该从单AI/ML项目开始或努力建立持久综合程序时,绘制每个功能部门的业务需求图及其最需要领域图是一个良好的起始点图1举例说明了映射过程通过优先满足组织内不同利害相关者的需求,有可能回答一系列问题:
需求数目、相对复杂性和解决需求所需的努力将决定AI/ML程序投资水平及其相关能力
图1:利益攸关方映射过程
早期AI/ML采用者认识到数据无障碍和数据质量是首先需要解决的要求。战略产业顾问建议公司从数据更新路径图开始,然后将AI标定为数字创举的一部分,最后整合最关键数据(富集度数据质量等)。研究显示近半数正在探索、实验或积极追求AI的主要公司正考虑在未来三年内对数据管理程序进行大量投资。
生命科学公司实施AI/ML项目或程序解答从何开始使用技术的问题时,需要决定是选择DIY方法或寻找此领域专业伙伴在DIY方法中,公司需要搭建内部所有需要的基础设施、数据工程、数据串联能力、过程或工具公司还需要在重构数据和AI/ML基础设施时确定风险水平,每次它们需要处理新的和不同的使用案例或问题时都要确定风险水平。
举个例子 生命科学公司需要识别 未诊断、未处理或甚至有风险的病人这需要整合数以百万计或数十亿计的解码处方记录、产品定义、医生和病人人口数据、态度、行为和历史活动数据点,使用独有标识符、代码、日期和行业特例带参考和上下文整合过程需先完成后启动复杂数据工程步骤供AI/ML使用
公司决定实施AI/ML程序并投资所需能力成功,需要认真考虑投资选项:
DIY解决方案对拥有资源和能力承载编译AI/ML数据元素的公司可能是一个有效选项其中包括匹配和合并数据、补缺和清理、招聘和培训数据工程技巧组执行创建适用模板所需的所有数据集成、估计和规范化实现行业背景并遵守隐私法
betway必威怎么提款选择DIY解决方案的公司最终可能花费80%努力编译数据,20%提取AI/ML洞察力
对其他人来说,托管伙伴的统包解决方案提供更好的选择企业想即时释放下一波企业加速中断
公司选择全包解决方案最终可能只花20%努力编译数据,而不是80%
AI是最难掌握数字学科必威官方在线幸运的是,公司可以从拥有生命科学特定基础和资源的伙伴获取这些技术的好处。
生命科学云的兴起为公司提供了绝佳契机必威手机APP提供大型私有医保数据云,填充相关高质量数据与工具以及全球医保分析领域知识解决方案保证减少前期投资公司可快速实现AI/ML目标,即利用已联通并兼容的医生、市场、产品、病人属性、人口学、行为与态度记录允许快速开发适合利益攸关方具体问题和商业需要的新独特模式
必威手机APP后COVID风景为生命科学产业的我们所有人带来了更多挑战,包括市场快速变换和需要新方法支持保健提供社区市场万道方法显然不再是遥远目标,而是一种在当前环境中生存的必要条件。AI/ML程序投资需要明确考虑如何提供新的和不同的数据源(来自不同渠道),以更高精度和较短时间框架识别并预测移动市场中的机会和风险
COVID后横向:综合数据识别和预测机会
图2:通过有序、基于证据、个性化和多渠道接触提高客户经验
betway必威怎么提款生命科学AI/ML云提供宝贵破坏性洞见的承诺涉及多构件系统收集、组合、保护并研究大型高维数据集,有时不均匀、结构化或非结构化多源数据集必威官方在线利用先进解析和变换技术使用生命科学知识固基基础允许公司加速AI/ML应用,使用户熟悉AI应用,并授权用户将工具视为决策增强器而非代用品
开始盘点业务需求评估可用技能、工具、时序和预算决定是否需要大型前端投资(DIY数据编译)或选择行业专用现有数据湖或想讨论如何从AI/ML或LifeScience云中受益Canadainfo@iqvia.com.
引用 :
开工投资AI:继续数字成熟曲线-认知2019年10月
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图1:利益攸关方映射过程
早期AI/ML采用者认识到数据无障碍和数据质量是首先需要解决的要求。战略产业顾问建议公司从数据更新路径图开始,然后将AI标定为数字创举的一部分,最后整合最关键数据(富集度数据质量等)。研究显示近半数正在探索、实验或积极追求AI的主要公司正考虑在未来三年内对数据管理程序进行大量投资。
生命科学公司实施AI/ML项目或程序解答从何开始使用技术的问题时,需要决定是选择DIY方法或寻找此领域专业伙伴在DIY方法中,公司需要搭建内部所有需要的基础设施、数据工程、数据串联能力、过程或工具公司还需要在重构数据和AI/ML基础设施时确定风险水平,每次它们需要处理新的和不同的使用案例或问题时都要确定风险水平。
举个例子 生命科学公司需要识别 未诊断、未处理或甚至有风险的病人这需要整合数以百万计或数十亿计的解码处方记录、产品定义、医生和病人人口数据、态度、行为和历史活动数据点,使用独有标识符、代码、日期和行业特例带参考和上下文整合过程需先完成后启动复杂数据工程步骤供AI/ML使用
公司决定实施AI/ML程序并投资所需能力成功,需要认真考虑投资选项:
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必威手机APP后COVID风景为生命科学产业的我们所有人带来了更多挑战,包括市场快速变换和需要新方法支持保健提供社区市场万道方法显然不再是遥远目标,而是一种在当前环境中生存的必要条件。AI/ML程序投资需要明确考虑如何提供新的和不同的数据源(来自不同渠道),以更高精度和较短时间框架识别并预测移动市场中的机会和风险
COVID后横向:综合数据识别和预测机会
图2:通过有序、基于证据、个性化和多渠道接触提高客户经验
betway必威怎么提款生命科学AI/ML云提供宝贵破坏性洞见的承诺涉及多构件系统收集、组合、保护并研究大型高维数据集,有时不均匀、结构化或非结构化多源数据集必威官方在线利用先进解析和变换技术使用生命科学知识固基基础允许公司加速AI/ML应用,使用户熟悉AI应用,并授权用户将工具视为决策增强器而非代用品
开始盘点业务需求评估可用技能、工具、时序和预算决定是否需要大型前端投资(DIY数据编译)或选择行业专用现有数据湖或想讨论如何从AI/ML或LifeScience云中受益Canadainfo@iqvia.com.
引用 :
开工投资AI:继续数字成熟曲线-认知2019年10月
前生命科学数列AI/ML博客超出经典统计,AI/ML生成真实世界证据并使用 AI/ML预测分割表达分析创新改变生命科学产业的强举例子
博客将展示两大挑战,数据复杂性2显示投资回报能力博客也将讨论各种选项和思想, 帮助加速AI/ML推广
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必威手机APP后COVID风景为生命科学产业的我们所有人带来了更多挑战,包括市场快速变换和需要新方法支持保健提供社区市场万道方法显然不再是遥远目标,而是一种在当前环境中生存的必要条件。AI/ML程序投资需要明确考虑如何提供新的和不同的数据源(来自不同渠道),以更高精度和较短时间框架识别并预测移动市场中的机会和风险
COVID后横向:综合数据识别和预测机会
图2:通过有序、基于证据、个性化和多渠道接触提高客户经验
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引用 :
开工投资AI:继续数字成熟曲线-认知2019年10月
